作者：finedatalink
发布时间：2024.7.30
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随着企业信息化建设的不断深入，以及公司数字化型智能转型发展的需要，很多地方都需要做元数据建设与管理 。基于元数据可以开展各种各样的应用设计，比如企业级统一标准规范建设实施、统一的数据管理，统一的授权管理，统一的数据质量把控，统一的数据传输与同步迁移，统一的数据服务设计等，高效应对各类风险，推动公司数据治理工作的高质量开展，促进数据挖掘和数据的高价值输出利用。
元数据（Metadata），又称中介数据、中继数据，是关于数据的组织、数据域及其关系的信息，简单来说，就是描述数据的数据（data about data）。元数据主要描述了数据的属性（property）信息，用来支持如指示存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能。
在数据治理的语境下，元数据可以分为多种类型，如技术元数据、业务元数据和管理元数据等。这些不同类型的元数据从不同的角度描述了数据的各个方面，共同构成了数据治理的基础。
元数据作为关于数据的数据，其应用场景广泛且多样，涵盖了数据管理、信息检索、数据分析、业务决策等多个领域。以下是一些主要的应用场景：
（1）数据仓库与数据湖管理：元数据在数据仓库和数据湖中起着核心作用，它记录了数据的来源、结构、质量、访问权限等信息，有助于数据的整合、存储、访问和管理。通过元数据，可以实现对数据仓库和数据湖的监控、优化和维护，确保数据的准确性和一致性。
（2）数据库管理：在数据库管理系统中，元数据描述了数据库的结构、表、字段、索引等信息，有助于数据库的设计、优化和维护。数据库管理员可以利用元数据来监控数据库的性能、优化查询语句、调整数据分布等。
（1）搜索引擎优化：在搜索引擎中，元数据（如网页的标题、描述、关键词等）是搜索引擎算法的重要参考因素，有助于提高网页在搜索结果中的排名和可见性。
（2）文件与文档管理：在文件管理系统和文档管理系统中，通过为文件和文档添加元数据（如作者、创建时间、修改时间、标签等），可以实现快速检索和分类管理。
（1）数据预处理：在数据分析过程中，元数据有助于理解数据的背景和上下文，指导数据的清洗、转换和整合等预处理工作。
（2）数据质量评估：元数据可以描述数据的来源、采集方式、可信度和有效性等信息，有助于评估数据的质量和可靠性。
（3）数据关联与组合：元数据还可以描述数据之间的关系和依赖，有助于在数据分析过程中进行数据的关联和组合，从而发现新的洞察和趋势。
（1）业务报表与仪表盘：在业务报表和仪表盘的制作过程中，元数据可以帮助业务人员理解数据的含义和价值，从而做出更明智的决策。
（2）风险管理与合规性：在金融、医疗等行业中，元数据有助于实现对数据的风险管理和合规性审查，确保数据的合规使用和安全存储。
从应用角度看，元数据管理平台可分为数据源层、元数据采集层、元数据管理层、元数据应用层四层架构。
企业的元数据来自多个方面：
业务系统中的元数据，例如ERP、CRM、SCM、OA等；
数据管理平台中的元数据，例如数据仓库、ODS、数据湖等；
数据处理工具中的元数据，例如ETL工具的脚本元数据；
数据分析工具中的元数据，例如Cognos、Power BI中的元数据；
各种半结构化数据源，例如Word、PDF、Excel等各种格式化电子文件。
元数据管理工具是否强大部分体现在其对各类数据源的采集能力上，支持的各类数据源类型越多，说明元数据采集能力越强大。
元数据采集层主要通过对各类数据源的适配，实现元数据的统一采集，并将其存储于符合CWM标准的中央元数据仓库中。
元数据管理层提供了对元数据的管理、维护、查询功能，包括元数据查询、元数据管理、元数据版本管理、元数据变更管理、元数据适配器管理等。
元数据应用层提供了元数据的浏览和分析功能，包括企业数据地图、元数据血统分析、元数据影响分析、元数据冷热度分析、元数据全链分析、元数据模型查询等功能。元数据管理工具可以指导企业数据资产管理的建设，支持数据质量的探查，促进企业数据标准的落地。
通过元数据应用，企业可以更好地了解和掌握数据，提高数据质量，支持数据治理。在实施元数据管理时，建立元数据注册表，定义元数据规则，关联和追踪数据血缘，并进行维护和更新是关键步骤。企业应该重视并投入足够的人力和资源，来建立健全的元数据管理体系，从而提升数据管理水平，增强竞争优势。
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